如下图所示,每个 FPGA 有一个 4 GB DDR3-1333 DRAM,通过两个 PCIe Gen3 x8 接口连接到一个 CPU socket(物理上是 PCIe Gen3 x16 接口,因为 FPGA 没有 x16 的硬核,逻辑上当成两个 x8 的用)。物理网卡(NIC)就是普通的 40 Gbps 网卡,仅用于宿主机与网络之间的通信。 Azure 服务器部署 FPGA 的架构 FPG...
与可以通过软件编程的固定架构的CPU和GPU不同,FPGA是可重新配置的,其计算引擎由用户定义。当编写针对FPGA的软件时,已编译的指令成为硬件组件,这些组件在空间上排列在FPGA架构上,并且这些组件都可以并行执行。因此,FPGA体系结构有时被称为空间体系结构。 FPGA是由大量小型处理单元组成的阵列,其中包含多达数百万个可编程...
GPU:优化并行处理,适合处理大量相同任务。 FPGA:硬件可编程,适合特定任务的加速,可实现超高的并行度。 可以通过以下代码获取这三种架构的特性: # 这是一个简单的Python字典,用于描述每种架构的特点architectures={"CPU":{"parallelism":"Low","use_case":"General computing tasks","strengths":["Single-threaded ...
FPGA的编程逻辑块(Programable Logic Blocks)中包含很多功能单元,由LUT(Look-up Table)、触发器组成。FPGA是直接通过这些门电路来实现用户的算法,没有通过指令系统的翻译,执行效率更高。 对比一下CPU/GPU/NPU/FPGA各自的特点 7. 各芯片架构特点总结 CPU 70%晶体...
CPU、GPU、FPGA、ASIC是目前AI计算过程中最主流的四种芯片类型,他们的主要区别体现在计算效率、能耗和灵活性上面。 CPU:CPU是冯诺依曼架构下的处理器,遵循“Fetch (取指) -Decode (译码) - Execute (执行) - Memory Access (访存) -Write Back (写回)”的处理流程。在执行计算任务过程中,数据需要先获取并存入...
除了GPU,FPGA也擅长并行计算,基于FPGA开发的处理器可以实现更高的并行计算。而且FPGA带有丰富的片上存储资源,可以大大减少访问片外存储的延迟,提高计算性能,访问DRAM储存大约是访问寄存器存储延迟的几百倍以上。 2)低能耗 相比于CPU和GPU,FPGA的能耗优势主要有两个原因:1)相比于CPU、GPU,FPGA架构有一定的优化,CPU、...
一文搞懂CPU、GPU、ASIC、FPGA 1.CPU CPU(中央处理器,Central Processing Unit),作为计算机的运算和控制核心,是信息处理、程序运行的最终执行单元。 CPU是冯·诺依曼架构下的处理器,在该体系结构下,指令和数据需要从同一存储空间存取,经由同一总线传输,无法重叠执行。这一处理流程,决定了CPU擅长决策和控制,但在多...
2.相比CPU，FPGA的并行性和灵活性更高，能提供确定性的时延 处理器负责对外界输入的数据进行处理，CPU、GPU、FPGA等处理器的区别在于处理流程，CPU 的处理 流程使其擅长串行计算，以复杂的控制为特征，GPU 和 FPGA 的则更擅长大规模的并行计算：CPU是冯诺依曼架构下的处理器，遵循“Fetch (取指) -Decode (译码)...
首先,大家要记住,单纯从理论和架构的角度,ASIC和FPGA的性能和成本,肯定是优于CPU和GPU的。 在接口方面,虽然GPU的接口比较单一(主要是PCIe),没有FPGA灵活(FPGA的可编程性,使其能轻…
CPU、GPU、FPGA、ASIC是目前AI计算过程中最主流的四种芯片类型,他们的主要区别体现在计算效率、能耗和灵活性上面。 CPU:CPU是冯诺依曼架构下的处理器,遵循“Fetch (取指) -Decode (译码) - Execute (执行) - Memory Access (访存) -Write Back (写回)”的处理流程。在执行计算任务过程中,数据需要先获取并存入...